Сгладить структуру данных

У меня есть этот вложенный фрейм данных

test <- structure(list(id = c(13, 27), seq = structure(list(
`1` = c("1997", "1997", "1997", "2007"),
`2` = c("2007", "2007", "2007", "2007", "2007", "2007", "2007")), 
.Names = c("1", "2"))), .Names = c("penr", 
"seq"), row.names = c("1", "2"), class = "data.frame")

Мне нужен список всех значений во втором столбце, а именно

result <- c("1997", "1997", "1997", "2007", "2007", "2007", "2007", "2007", "2007", "2007", "2007")

Есть ли простой способ достичь этого?

Ответ 1

Эта строка делает трюк:

do.call("c", test[["seq"]])

или эквивалент:

c(test[["seq"]], recursive = TRUE)

или даже:

unlist(test[["seq"]])

Выход этих функций:

    11     12     13     14     21     22     23     24     25     26     27 
"1997" "1997" "1997" "2007" "2007" "2007" "2007" "2007" "2007" "2007" "2007"

Чтобы избавиться от имен над символьным символом, вызовите as.character на результирующий объект:

> as.character((unlist(test[["seq"]])))
 [1] "1997" "1997" "1997" "2007" "2007" "2007" "2007" "2007" "2007" "2007"
[11] "2007"

Ответ 2

Это не ответ, а ответ на вопрос/ответ на вопрос Павла:

Постоянно на любом количестве итераций метод c работает наилучшим образом. Однако, когда я увеличил количество итераций до 100000, список перешел от самых бедных к очень близко к методу c.

1000 итераций

     test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
2       c         1000    0.04 1.333333      0.03        0         NA        NA
1 do.call         1000    0.03 1.000000      0.03        0         NA        NA
3  unlist         1000    0.23 7.666667      0.04        0         NA        NA

100 000 итераций

     test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child
2       c       100000    8.39 1.000000      3.62        0         NA        NA
1 do.call       100000   10.47 1.247914      4.04        0         NA        NA
3  unlist       100000    9.97 1.188319      3.81        0         NA        NA

Снова спасибо за то, что поделился Павлом!

Бенчмаркинг, выполненный с использованием rbenchmark на машине с выигрышем 7, работающей под управлением R 2.14.1